package array.minSubArrayLen;

/**
 * @Author: 海琳琦
 * @Date: 2021/12/14 21:24
 *
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 *
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 * 示例 1：
 *
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 *
 * 进阶：
 *
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 */
public class Title209 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {2, 3, 1, 2, 4, 3};
        int result = minSubArrayLen1(15, nums);
        System.out.println(result);
    }

    /**
     * 暴力
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    private static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int minLength = nums.length + 1;
        int sum;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.length; j++) {
                sum += nums[j];
                if (sum >=target) {
                    minLength = j - i + 1 < minLength ? j - i + 1 : minLength;
                    break;
                }
            }
        }
        return minLength == nums.length + 1 ? 0 : minLength;
    }

    /**
     * 滑动窗口
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    private static int minSubArrayLen1(int target, int[] nums) {
        int minLength = nums.length + 1;
        int sum=0;
        int left = 0;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= target) {
                minLength = Math.max(right - left + 1, minLength);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return minLength < nums.length + 1 ? minLength : 0;
    }

}
